pyshark.FileCapture一次处理一万个包导致栈溢出，如何分批处理

当你遇到 `pyshark.FileCapture` 分批处理大量数据时，由于一次性加载过多的数据可能会导致内存不足引发栈溢出的问题，你可以采取以下几种策略来解决：

1. **分块读取**：将大文件拆分为多个较小的部分，每次只处理一部分数据。例如，可以设置一个合理的缓冲区大小，比如1000个包或更少，然后依次读取并处理每个部分。

buffer_size = 10000
with FileCapture('your_capture_file', chunk_size=buffer_size) as capture:
    for i in range(0, total_packets, buffer_size):
        packets_in_batch = capture[i:i + buffer_size]
        # 对每个批次的包进行处理...

2. **惰性加载**：利用生成器（generator）的方式，让数据按需加载。这样只有在需要的时候才会读取数据，而不是一次性全部加载到内存中。

def load_packets_in_chunks(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as file:
        while True:
            packet_data = file.read(buffer_size)
            if not packet_data:
                break
            yield packet_data

# 使用生成器处理数据
for packet in load_packets_in_chunks('your_capture_file'):
    process_packet(packet)

3. **外部存储**：如果数据量实在太大，考虑使用数据库或其他形式的持久化存储，逐条地从存储中提取数据进行处理。

4. **优化内存管理**：检查 `pyshark` 中是否有提供专门处理大文件的选项，或者是否存在对内存消耗较大的操作，尽量避免不必要的中间计算结果保存。

总之，关键是控制内存使用，并逐步、有序地处理数据。这样可以有效防止栈溢出错误。如果你有具体的代码示例，我可以帮助你进一步分析和优化。